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Enregistrement W4416352538 · doi:10.1186/s12998-025-00615-x

The relation between bulk (external) and internal measures of spinal stiffness

2025· article· en· W4416352538 sur OpenAlexafffund
Casper Nim, Kenneth A. Weber, Søren O’Neill, Rune Tendal Paulsen, Liam Culmsee-Holm, Evert Onno Wesselink, Yue-Li Sun, Peter Jun, Alexander Breen, Gregory N. Kawchuk

Notice bibliographique

RevueChiropractic & Manual Therapies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStiffnessLumbarBiomechanicsPalpationLumbar vertebraeDirect stiffness method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While spinal stiffness is thought to be an important factor in the diagnosis and management of various spinal conditions, it is notoriously difficult to measure directly. As a result, clinicians often rely on posteroanterior palpation to estimate bulk stiffness as a proxy for the stiffness of internal spinal tissues. Unfortunately, the validity of this proxy remains uncertain. To investigate this, we posed two key research questions: (1) How do measurements of bulk stiffness correlate with direct measures of spinal stiffness? and (2) Can bulk stiffness measurements be normalized to more accurately reflect internal spinal stiffness? METHODS: This cross-sectional measurement study investigated the relation between bulk and internal spinal stiffness in a young, asymptomatic cohort. Bulk stiffness defined as external resistance of the spine measured through mechanical indentation at the L3 vertebra, while internal spinal stiffness was assessed concurrently using fluoroscopic imaging. Linear regression was used to analyze the relation between bulk and internal spinal stiffness measures. Bulk measures were then normalized using physical measurements (e.g. height, weight) and tissue volume measures of the multifidi obtained by MRI (i.e. muscle volume) and reanalyzed. RESULTS: Twenty-six persons (26) participated, with data from 7 of those being excluded due to fluoroscopic movement artifacts. Unnormalized bulk stiffness was found to correlate poorly with internal spinal stiffness (R2 = 0.1883). Normalization of bulk stiffness using factors such as body weight and multifidus muscle volume did not improve R2 values. Our results were further validated through post hoc analysis, suggesting en bloc movement of the lumbar spine. CONCLUSIONS: Raw bulk spinal stiffness values should not be used as a proxy for internal spinal stiffness as they measure unrelated constructs. Our results may help explain why bulk stiffness measures of the spine may not always align with clinical outcomes. Attempts to normalize bulk spinal stiffness to various human factors such as weight and paravertebral muscle volume did not improve the correlation between bulk spinal stiffness and internal spinal stiffness.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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